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基于YOLO轻量化的多模态行人检测算法
被引量：
8
1
作者
苑朝
赵亚冬
+4 位作者
张耀
王嘉璇
徐大伟
翟永杰
朱松松
《图学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期35-46,共12页
针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,...
针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,提高小目标行人的检测精度。在颈部网络中设计了基于深度可分离卷积的DBL模块,进一步缩减模型的参数量。另外,为了提高低光照条件下行人的检测精度,利用可见光模态和红外模态在不同光照条件下特征互补的特点,提出了基于图像熵的可见光与红外模态加权融合方法,并设计了融合模块EWF。相比与基准方法,该算法对于不同光照条件下的行人目标,模型的mAP提高55.5%,MR降低85.9%,模型的推理速度达到33.4帧/秒,并且均优于其他经典的目标检测算法,为边缘计算和低光照场景下的行人目标的实时检测提供了可能。
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关键词
行人检测
YOLO
轻量化
多模态
深度可分离
图像熵
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职称材料
基于改进AdvancedEAST的变电站仪表数显区域检测
2
作者
王嘉璇
王天宁
+1 位作者
刘兵
王祝
《电子测量技术》
北大核心
2024年第5期45-53,共9页
为了提高数字仪表数显区域检测的实时性和鲁棒性,提出一种改进AdvancedEAST算法,以快速、准确地完成变电站数字仪表数显区域检测。首先,在AdvancedEAST模型框架下,构建一种注意力机制增强的轻量级主干网络ES-MobilenetV3,通过考虑不同...
为了提高数字仪表数显区域检测的实时性和鲁棒性,提出一种改进AdvancedEAST算法,以快速、准确地完成变电站数字仪表数显区域检测。首先,在AdvancedEAST模型框架下,构建一种注意力机制增强的轻量级主干网络ES-MobilenetV3,通过考虑不同层提取特征对结果的影响,引入ECA和多维注意力机制(ECA-SE)对MobileNetv3的Bneck块进行改进,在保持性能和复杂性平衡的前提下,突出关键特征。在颈部网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算的复杂度,提高检测速度。同时,使用迁移学习策略,提高小样本下模型的泛化能力。最后,在构建的变电站数字仪表数据集上进行试验验证,结果表明,所提算法在保证检测精度的情况下,模型的参数量相比AdvancedEAST算法减少82%,检测速度提升近2倍。
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关键词
数字仪表
AdvancedEAST
数显区域检测
注意力机制增强
深度可分离卷积
迁移学习
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职称材料
题名
基于YOLO轻量化的多模态行人检测算法
被引量：
8
1
作者
苑朝
赵亚冬
张耀
王嘉璇
徐大伟
翟永杰
朱松松
机构
华北电力大学自动化系
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
天津新松智能科技有限公司
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期35-46,共12页
基金
国家自然科学基金联合基金项目重点支持项目(U21A20486)
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室开放课题(20220102)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2022MS100)。
文摘
针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,提高小目标行人的检测精度。在颈部网络中设计了基于深度可分离卷积的DBL模块,进一步缩减模型的参数量。另外,为了提高低光照条件下行人的检测精度,利用可见光模态和红外模态在不同光照条件下特征互补的特点,提出了基于图像熵的可见光与红外模态加权融合方法,并设计了融合模块EWF。相比与基准方法,该算法对于不同光照条件下的行人目标,模型的mAP提高55.5%,MR降低85.9%,模型的推理速度达到33.4帧/秒,并且均优于其他经典的目标检测算法,为边缘计算和低光照场景下的行人目标的实时检测提供了可能。
关键词
行人检测
YOLO
轻量化
多模态
深度可分离
图像熵
Keywords
pedestrian detection
YOLO
lightweighting
multi-modality
depth separability
image entropy
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进AdvancedEAST的变电站仪表数显区域检测
2
作者
王嘉璇
王天宁
刘兵
王祝
机构
华北电力大学自动化系
天津新松智能科技有限公司
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第5期45-53,共9页
基金
国家自然科学基金(U21A20486)项目资助。
文摘
为了提高数字仪表数显区域检测的实时性和鲁棒性,提出一种改进AdvancedEAST算法,以快速、准确地完成变电站数字仪表数显区域检测。首先,在AdvancedEAST模型框架下,构建一种注意力机制增强的轻量级主干网络ES-MobilenetV3,通过考虑不同层提取特征对结果的影响,引入ECA和多维注意力机制(ECA-SE)对MobileNetv3的Bneck块进行改进,在保持性能和复杂性平衡的前提下,突出关键特征。在颈部网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算的复杂度,提高检测速度。同时,使用迁移学习策略,提高小样本下模型的泛化能力。最后,在构建的变电站数字仪表数据集上进行试验验证,结果表明,所提算法在保证检测精度的情况下,模型的参数量相比AdvancedEAST算法减少82%,检测速度提升近2倍。
关键词
数字仪表
AdvancedEAST
数显区域检测
注意力机制增强
深度可分离卷积
迁移学习
Keywords
digital instrument
AdvancedEAST
digital display area detection
enhanced by the attention mechanism
depthwise separable convolution
transfer learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP216 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLO轻量化的多模态行人检测算法
苑朝
赵亚冬
张耀
王嘉璇
徐大伟
翟永杰
朱松松
《图学学报》
CSCD
北大核心
2024
8
在线阅读
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职称材料
2
基于改进AdvancedEAST的变电站仪表数显区域检测
王嘉璇
王天宁
刘兵
王祝
《电子测量技术》
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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